Google、微軟、Facebook都在圍剿讓用戶「上癮」的Slack
Google、微軟、Facebook都在圍剿讓用戶「上癮」的Slack

3月12日,是微軟的大日子。這天是微軟旗下的辦公協作軟體Microsoft Teams(下稱「MTs」)正式推出一周年紀念日。一年間,MTs在181個市場斬獲了20萬個企業用戶。

就在當天,微軟還趁勢推出了功能更新預告。Microsoft Teams將集成AI助手微軟小娜,用戶可以透過和小娜「溝通」,輕鬆撥打電話、參加會議或添加人員參加會議。此舉被外媒解讀為微軟在和辦公協作軟體新創公司Slack競爭中發出的大招。

大公司圍獵小公司不算新鮮事,但包括微軟在內,Google、Facebook等國外巨頭圍獵一家新創公司也算是一大奇觀了。其實,中國辦公協作軟體領域同樣如此,雖然沒有巨頭圍獵,但戰場上早已湧現出諸如釘釘、石墨、Teambition、企業微信等辦公協作軟體。不知不覺中,各國辦公協作軟體領域已是硝煙四起。

Slack做了什麼?攪動了什麼?

Slack成立於2014年,但產品原型卻誕生於2002年。

2002年,Slack創辦人Stewart Butterfield和幾個異地小夥伴興致勃勃地研發一個名為Glitch網路遊戲。為了提高企業協作效率,他們做出了一款用於企業內部的即時通訊工具(也就是Slack的前身)。最終遊戲沒做成,但做出的副產品Flickr卻成功獲得雅虎青睞。

Butterfield在2008年從雅虎辭職之後,他發現2002年那個辦公協作軟體是一個值得探索的方向。於是在2014年2月,Slack正式推出,其最主要的功能是將工作中所有信息的接口統一整合在一起,提高信息到達率。

透過建立群聊、私聊、專案管理、應用內搜尋等功能,Slack既可以當做即時通訊工具,又可以當做專案協作軟體使用。另外,Slack還對Trello、微信等超過100款第三方通訊或辦公協作軟體開放,因此它又是一個集成型平台。得益於其開放性和靈活性,到目前為止,Slack在全球擁有900萬週活躍用戶,已擁有超過5萬個付費企業用戶,公司估值達50億美元。

Slack是迅速崛起的辦公協作軟體產業的縮影和代表。從分類上來看,辦公協作軟體屬於OA軟體的大範疇之內,但近年來,文檔協作、專案協作和企業內即時通訊已經逐漸演變成為企業日常工作中最受重視的三部分。

Slack的迅速崛起觸動了微軟、Google和Facebook的神經,微軟的 Microsoft Teams,Google的G suite、Facebook的Workplace也隨風漸長。

Google的G suite的推出時間要比微軟的 MTs 要早上幾個月。 2016 年,Google發佈公告稱,在原有的企業辦公應用(Google Apps for Work)的基礎上組建G Suite,包含了原有Gmail、Docs、Drive、Calendar、Hangouts等功能,提供企業內部即時通訊、線上文檔協作和專案管理等功能,目前有400萬付費用戶。

Workplace於2016年10月推出,其功能是在Facebook的即時通訊功能做延伸。與傳統Facebook社交介面類似,Workplace也擁有「動態消息」、「群組」、直播功能。截至2017年10月,Facebook擁有3萬家企業用戶。

同一塊奶酪?不同的吃法

《中國企業家雜誌》在報導共享單車之間的激烈競爭時,稱其是為數不多值得巨頭們一起投入競爭的領域。從這個角度來看,主打企業市場,兼具社交屬性的辦公協作軟體同為此列。正如ofo和摩拜之間的相似與不同,功能上,Slack、MTs、G suite、Workplace的差別其實不大,想要獲取的市場也一致,但它們對巨頭們意義大不一樣。

對於微軟而言,做一個企業系統軟體的目的可謂最順其自然。因為除了「Windows系統」外,Office辦公軟體就是其最核心的業務之一。已經有了「辦公」工具,再在「協作」上花力氣也就不難理解。事實上,微軟在協作軟體領域早已嘗試,2011年推出的付費辦公協作軟體Office 365,專門為企業服務,內容包括線網絡會議服務、即時通訊服務(Lync和Skype)、線上視訊會議、雲端儲存和文件共享。

Slack的出現讓微軟產生了危機感,但也給微軟提供了一個明確的發展方向。和過去的謹慎或者不重視不同,去年微軟推出MTs時,就把即時通訊、雲端寫作作為主打功能,3月12日推出的更新更是進一步強化了企業即時通訊功能。

不同於微軟的條理清晰,Google的G suite產品戰略一直比較糾結。從產品線的構成來看,Google仍然將社交夢寄託在G suite上。最近關於Google G suite的消息是3月5日Hangouts chat正式版正式併入G suite。

Hangouts本身是一款在to C端失敗的產品,於2013年Google開發者大會中推出,主打視訊通訊。然而,即使後來接連整合Google Talk、Google+ Messenger功能,但Hangouts還是沒能幫助Google實現其社交夢。失敗後的Hangouts最終歸宿是被調至G suite中充當即時通訊工具。

將一款即時通訊工具插入辦公協作軟體當做拯救社交的做法不陌生,中國的釘釘的前身「來往」同樣如此。Hangouts於2013年推出,「來往」也是;Google希望藉Hangouts和Facebook在社交領域一爭高下,阿里對「來往」寄予厚望,希望其從正面挑翻微信;Hangouts失敗後被併入G suite 中,「來往」的核心團隊重啟爐灶做了「釘釘」;Hangouts到今年才把「chat」功能正式加上,阿里堅決用電話、簡訊、應用三重「DING DING DING」提高企業辦公效率。

如果說Google和阿里的路數相似的話,那麼Facebook的Workplace和企業微信在產品定位上亦有相似之處,躺在龐大社交應用用戶基數上做產品導流,壓力不大,但似乎沒有多少進取心。

誰在沿著正確的方向前行,誰還在犯錯?

Slack的壯大為巨頭們探了路,但並非每家公司都在這個問題上想清楚了。估值已經到達50億美元的Slack 是一家當之無愧的獨角獸公司。但對於市值都在6500億美元以上的三家巨頭而言,50億美元不足以成為巨頭們進入單純的辦公協作領域的理由。

2016年的一篇心理學分析報導指出,Slack是一個讓人「上癮」的產品,其用戶留存率曾一度高達95%,在沒有增加銷售人員的情況下,服務訂購營收的月成長率達到8%。這或許才是觸動巨頭們決心下場圍剿Slack的深層原因。微軟在Slack身上看到了雲端「協作」業務發展的方向,Google看到了企業端社交也有高留存率,Facebook則看到了讓人「上癮」背後的品牌競爭。

一個經常被人忽視的事實是,企業軟體服務是個悶聲發大財的產業,辦公協作軟體自然也是企業軟體服務的一種。《財經》雜誌的數據顯示,美國超百億美元市值的服務企業有100多家。微軟、甲骨文等都屬於其中的一員。

企業辦公協作軟體的基礎就是雲服務,微軟大力發展辦公協作軟體的目的無疑同樣是軟體、雲業務的發展和延伸。一個例證是,雖然和馬上就要IPO的Dropbox達成了合作,但微軟在發展自己的企業雲方面仍然沒有絲毫鬆懈。

相較於微軟的賣力,Facebook的策略看起來就像防禦性措施。Workplace除了為了賺錢,還是在築起一道防禦牆。

這道牆防著一個做大的企業辦公協作軟體再推出一個面向普通用戶的聊天軟體,會用「DING DING DING」這樣粗暴形式來提高企業效率的釘釘不會帶給微信威脅,但輕量化、體驗極佳、以及本身就是即時通訊工具起家的Slack有可能對Facebook造成致命一擊。試想,如果Slack登高一呼,「我們要把聊天應用獨立出來」,其900萬的周活躍用戶有多少會被轉化?

Google的產品定位仍然飄忽。將一個to C的失敗品Hangouts作為to B產品的核心,目的還是想要抵達C端用戶。然而,企業協作軟體並不具備多少面向C端的社交價值,或是作為普通用戶流量入口的價值。辦公協作軟體的社交屬性是一種公事公辦的協作,釘釘的功能再多,也沒有哪個普通人會把釘釘當做自己和朋友聊天的工具。

剛起步的Slack以輕量化的即時通訊社交功能廣獲好評讓人誤以為社交是其核心,但其實不然,辦公協作軟體最有價值的是企業服務的入口——既然是to B端的社交工具,所成為的流量入口也應當是給B端的。

辦公協作軟體更大的意義是在於面向企業服務市場,塑造產品品牌或者品牌推廣。對於巨頭們而言,作為企業服務的入口而非普通用戶的入口才應該是企業協作軟體的最根本的任務。一個簡單的例子是,如果你是微軟MTs的用戶,那麼無論是微軟更新了什麼產品,那麼你都會在第一時間接觸到。加之企業協作軟體的更替成本較高,產品粘性帶來的流量也會更為穩定。

對於既無企業服務的背景,旗下更不具備數量龐大的社交應用用戶的G suite和釘釘而言,其實並不適合做社交產品,媒體也無需再去強調產品前身裡的社交基因。企業的流量和普通用戶的流量並不是同一回事。強扭的瓜不甜,既然有一塊更大的蛋糕在正確的方向,何苦還要把企業端市場入口的產品定位成一個社交產品呢?

那些說釘釘做社交或者要釘釘做社交的人,醒醒吧。

本文授權轉載自:極客公園

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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